帕金森症（Parkinson’s disease）是一种渐进性神经退行性运动障碍，有很长的潜伏期，目前还没有收效明显的治疗方法。通过生物标志物对帕金森症进行可靠的预测仍是科研人员努力的方向。最近，英国卡迪夫大学老年痴呆症研究所Cynthia Sandor团队建立了通过可穿戴个人运动速度记录仪数据预测帕金森症的机器学习模型，并将该数字生物标志物与基于遗传学、生活方式、血液生物化学的预测模型进行了比较。结合英国生物银行的健康跟踪数据，研究人员用收集到的个人运动数据对机器学习模型进行了“培训”。该模型可以很好的区分临床确诊帕金森症和潜伏期帕金森症。更令人惊讶的是，该模型对帕金森症的提前预判最多可以提前7年！该论文于7月5日在线发表于《自然·医学》杂志。

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https://doi.org/10.1038/s41591-023-02440-2

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